一种融合算法在电网规划中的运用

电力部门是一个非常重要的部门,电力工业是现代社会发展的重要动力,随着国民经济的快速发展以及人民生活的水平迅速提高,社会对电力的需求量越来越大。与此同时,电力工业又是一个非常需要投资的事业,合理对电力系统进行规划,可以得到极具诱惑的经济利益,减少很多不必要的损失,同时获得很大的社会效益。但是,如果我们对电力系统的规划不谨慎,使其出现问题,将会给国家造成极大的损失,同时给人们的生活带来不便,这样既保证不了人民生活也保证不了国家利益。因此,提高电力系统规划水平就自然而然成为一个迫切的任务。许多专家和学者都对电网规划进行了深入研究。但是,电网规划在实例中的运用还存在诸多难以解决的问题。它维数多,约束条件多,目标函数难以确定,这些难题都在一定程度上阻碍了它的发展。 本文对遗传算法以及蚁群算法进行了改进,并融合了两种算法。通过改进遗传算法的交叉因子和变异因子,运用正态函数动态获取交叉率和变异率,有效地降低了遗传算法产生局部最优解的概率。通过改变蚁群算法的路径选择策略,在算法的不同阶段有选择地改变蚂蚁的路径选择方式,加快了算法的收敛速度。使用直流潮流计算电网潮流,有效地弥补了单个算法在实际问题求解上的缺陷。运用本文的算法不仅可以’降低局部最优解的出现几率,而且可以使算法收敛速度加快。有效地提高了电网规划问题最终解的精确度,同时加快了相对最优解的求解速度,提高了电网规划效率。 本文将改进的融合算法运用在电网规划的仿真实例中,有效地验证了算法的合理性,最后对本课题进行了展望。